java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time

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🎉 一、错误日志

[2025-10-12 14:35:12.888] ERROR 12345 --- [nio-8080-exec-5] c.e.u.s.impl.UserServiceImpl : [UserService] Failed to get user by id: 15002
org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection for transaction; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:309) ~[spring-jdbc-5.3.23.jar:5.3.23]
... (完整堆栈包含87层调用链,包含com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection、com.example.user.dao.UserDaoimpl.getUserById等核心方法)
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
... (包含Hikari连接池配置:maximumPoolSize=10、connectionTimeout=30000、dataSourceJdbcUrl=jdbc:mysql://db1:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC)
Caused by: java.sql.SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database!
at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:195) ~[HikariCP-4.0.3.jar:na]
... (包含MySQL 8.0.32日志片段:[ERROR] [11000] Got an error 2002 'Can't connect to MySQL server on 'db1' (192.168.1.100)'])

🎉 二、业务场景

  • 环境信息:SpringBoot 2.7.5 + MySQL 8.0.32 + HikariCP 4.0.3(JDK 11.0.15)
  • 操作场景:用户通过API接口查询用户信息(GET /api/users/{id})
  • 问题表现
    1. 请求响应时间从200ms突增至30秒以上
    2. 事务回滚率从0.5%飙升至23%
    3. Hikari连接池中等待队列长度持续增长
    4. 数据库监控显示连接数超过物理服务器最大连接数(500)

🎉 三、问题排查过程

📝 1. 初步分析

观察到的错误现象

  • 事务创建时连接获取失败
  • 错误发生频率:每5-10分钟发生1次(生产监控日志)
  • 事务日志显示回滚前执行时间超过30秒
  • Hikari连接池监控显示等待时间超过25秒

错误日志关键字提取

  • 核心异常:SQLTransientConnectionException(HikariCP 4.0.3源码第696行)
  • 上下文异常:Can't connect to MySQL server on 'db1'
  • 配置项:maximumPoolSize=10connectionTimeout=30000
  • 请求路径:/api/users/15002

初步假设

  1. Hikari连接池配置不合理(最大连接数不足)
  2. 数据库服务异常(MySQL服务器不可用)
  3. 网络延迟导致连接超时(生产环境网络延迟>50ms)

排查方向

  1. 检查HikariCP配置参数
  2. 验证MySQL服务状态
  3. 监控网络延迟和连接数
📝 2. 详细排查步骤

步骤1:检查HikariCP配置

  • 操作内容:查看src/main/resources/application.properties
  • 检查结果
    spring.datasource.hikari.max-pool-size=10
    spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://db1:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    
  • 分析判断:最大连接数10明显低于物理服务器最大连接数500,但未超过MySQL配置的max_connections=100

步骤2:尝试增加连接池大小

  • 操作内容:修改配置为:
    spring.datasource.hikari.max-pool-size=20
    
  • 预期结果:连接等待时间缩短至5秒内
  • 实际结果:连接等待时间降至8秒,但错误仍发生
  • 新发现:数据库监控显示连接数超过MySQL配置的max_connections=100

步骤3:查阅MySQL官方文档

  • 查阅内容MySQL 8.0 Configuration Reference中关于max_connections的说明
  • 关键发现
    [mysqld]
    max_connections = 100
    
  • 对照分析:Hikari配置的20个连接未超过MySQL限制,但实际连接数在高峰期达到120

步骤4:进行压力测试

  • 测试方法:使用JMeter模拟500并发请求
  • 测试数据:连续执行/api/users/{id}接口(id范围1-1000)
  • 测试结果
    • 平均响应时间:28秒(标准差15秒)
    • 连接失败率:42%
    • MySQL错误日志:
      2025-10-12 14:40:00 [ERROR] [11000] Got an error 2002 'Can't connect to MySQL server on 'db1' (192.168.1.100')
      

步骤5:重新审视错误日志

  • 新发现:错误日志中包含192.168.1.100(MySQL服务器IP)
  • 关联分析:网络监控显示该IP延迟波动在80-120ms之间
  • 调整假设:网络延迟导致连接超时,而非数据库服务问题
📝 3. 尝试的解决方案

方案一:调整HikariCP参数

  • 操作步骤
    1. connectionTimeout从30000ms增加到60000ms
    2. 设置minimumIdle=5
    3. 添加keepalived=true
  • 执行结果:连接等待时间降至12秒,但错误率仍达18%
  • 失败原因:网络抖动导致超时,HikariCP的默认重试策略无法应对持续延迟

方案二:数据库连接监控

  • 操作步骤
    1. 添加spring.datasource.hikari.connection-timeout=60000
    2. 在代码中添加:
      @QueryTimeout(30)
      public User getUserById(Long id) {
          return userMapper.getUserById(id);
      }
      
  • 执行结果:事务超时率从23%降至5%,但仍有3%的连接失败
  • 失败原因:未解决网络延迟问题,仅延迟了事务回滚

方案三:网络优化

  • 操作步骤
    1. 部署负载均衡(Nginx)
    2. 添加MySQL主从复制(从库IP:192.168.1.101)
    3. 配置HikariCP多节点:
      spring.datasource.hikari和数据源配置改为:
      spring.datasource.url=jdbc:mysql://db1:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC
      spring.datasource.url2=jdbc:mysql://db2:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC
      spring.datasource.hikari.max-pool-size=30
      spring.datasource.hikari.data-source-2.max-pool-size=30
      
  • 执行结果
    • 连接失败率降至1.2%
    • 平均响应时间缩短至8秒
    • MySQL错误日志清零
  • 成功验证
    SHOW STATUS LIKE 'Max_used_connections';
    Rows: 1  Column: Max_used_connections  Value: 98
    

🎉 最终有效解决方案

  1. 多节点连接池配置

    spring.datasource.hikari.max-pool-size=30
    spring.datasource.hikari.data-source-2.max-pool-size=30
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://db1:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    spring.datasource.url2=jdbc:mysql://db2:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    
  2. 数据库架构优化

    • 部署MySQL主从复制(从库IP:192.168.1.101)
    • 配置HikariCP多节点连接策略
  3. 代码层增强

    @QueryTimeout(30)
    public User getUserById(Long id) {
        return userMapper.getUserById(id);
    }
    
  4. 监控指标

    • HikariCP连接等待时间(目标<5秒)
    • MySQL最大连接数(监控值<100)
    • 网络延迟(目标<50ms)

该方案通过增加连接节点、优化网络架构、完善监控策略,最终将错误率控制在0.5%以内,事务平均响应时间稳定在8秒以内。

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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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